# Strategy Research Workflow And Handoff

이 문서는 `return-max long` 전략 연구를 여러 AI 에이전트가 이어서 하더라도
같은 실수를 반복하지 않도록 하기 위한 운영 기준이다.

가장 중요한 배경은 과거 `v797_v793_epam_rklb_alk_combo` 누락 사례와,
그 뒤에 드러난 `disabled named micro contamination`, `repaired OOT snapshot` 문제다.
이 문서는 그런 실수와 재오염을 다시 만들지 않기 위한 운영 규칙을 정의한다.

## 1. Source Of Truth

전략 연구의 source of truth는 아래 순서로 본다.

1. [`configs/experiments`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments)
2. [`journal/improvement_journal.jsonl`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/journal/improvement_journal.jsonl)
3. [`journal/experiment_registry.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/journal/experiment_registry.json)
4. [`runs/`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/runs)

원칙:

- `runs/`는 실험 산출물 저장소다. 단독으로는 정식 전략 정의가 아니다.
- `journal`은 평가 기록이다. 정식 전략 정의를 대신하지 않는다.
- 실제로 다시 돌릴 수 있는 전략 정의는 반드시 `configs/experiments/*.json`에 있어야 한다.
- run 비교가 안 맞으면 `runs/<run_id>/snapshot_manifest.json`, `snapshot_fingerprint.json`을 먼저 본다.
- `snapshot_manifest.json`의 `export_enrichments`가 다르면 같은 base snapshot name이라도 다른 dataset으로 본다.

## 2. 용어 정의

### Scratch Candidate

임시 탐색용 manifest.

- `/tmp/*.json` 또는 배치용 임시 경로에 둘 수 있다.
- 빠른 조합 탐색과 train scan에는 허용한다.
- 이 상태로는 leaderboard/journal의 최종 후보가 될 수 없다.

### Official Experiment

정식 manifest가 있고 full-split 결과까지 있는 실험.

필수 조건:

1. [`configs/experiments`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments)에 `.json` 파일이 있다.
2. 파일명 stem과 `experiment_name`이 같다.
3. `train / valid / test` full split 결과가 있다.
4. journal entry가 있다.

### Deploy Candidate

실전 승격을 검토할 수 있는 실험.

Official Experiment 조건에 더해:

1. walk-forward summary가 있다.
2. robustness matrix summary가 있다.
3. repaired out-of-time robustness summary가 있다.
4. public `SQS`가 계산돼 있다.

### Archived Overfit Branch

다음 조건 중 하나라도 만족하면 기본 workflow에서 archive 대상으로 본다.

- manifest의 `strategy_engines[].engine_id` 중 하나라도 `exact`를 포함
- manifest에 named micro engine이 존재함
  - `enabled: false`여도 contamination으로 본다.
- symbol/date-specific pocket을 누적해 funded trade set을 직접 외우는 구조

이 계열은 연구 참고용으로만 남기고, 기본 leaderboard와 실전 후보군에서는 제외한다.

## 2.1 버전 규칙

- 기존 `return_max_long_v326` 같은 historical 전략은 **의미상 `v0.326`** 으로 취급한다.
- 과거 journal/manifest 파일명을 전부 물리적으로 바꾸지는 않는다. 재현성과 참조 무결성 때문이다.
- 새 clean lineage는 **`v1.1`부터 시작**한다.
- lineage 시작점은 `v1.1`이지만, 문서 작성 시점의 active clean baseline은
  [`return_max_long_v1.51.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.51.json) 이다.
- 이후 새 실험은 `v1.52`, `v1.53` 식으로 올린다.

## 3. 정식 승격 기준

다음 중 하나에 해당하면 scratch를 official로 승격한다.

- full-split에서 현재 baseline을 이겼다.
- leaderboard에 올릴 가치가 있다.
- 다음 세션에서도 다시 이어서 연구할 가능성이 높다.
- WFV/robustness까지 붙일 대상이다.

즉, "의미 있는 winner"는 반드시 repo manifest로 옮긴다.

## 4. 금지 규칙

아래는 금지한다.

- scratch manifest 상태로 journal만 기록하는 것
- `experiment_name`과 다른 파일명으로 공식 manifest를 저장하는 것
- leaderboard 상위 전략이 `configs/experiments`에 없는 상태로 남는 것
- WFV/robustness가 붙은 전략의 summary 경로를 journal에 연결하지 않는 것

## 5. 표준 연구 흐름

현재 active clean baseline은 [`return_max_long_v1.51.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.51.json) 이다.
이 전략은 old `v1.12` 계열에서 disabled named micro를 물리적으로 제거한 clean replacement다.
즉, 지금부터의 baseline 해석은 "계보의 시작"과 "현재 active baseline"을 구분해야 한다.

### Step 1. Baseline 선택

- 기준 전략은 반드시 [`configs/experiments`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments) 안의 manifest여야 한다.
- baseline 이름은 journal entry와 동일하게 사용한다.
- paper backtest와 research backtester는 같은 snapshot을 써야 비교가 된다.
  경로 해석 우선순위는 `settings.parquet_dir` 다음 `data/datasets/snapshots`다.

### Step 2. Scratch 탐색

- `/tmp`에 scratch manifest를 만들고 배치 탐색을 돌릴 수 있다.
- 이 단계에서는 train-only scan이나 fast full-split batch를 허용한다.
- 아직 journal 최종 기록 대상은 아니다.

### Step 3. Winner 확정

scratch 후보가 baseline을 이기면 먼저 repo에 정식 manifest를 만든다.

권장 순서:

1. `configs/experiments/<experiment_name>.json` 생성
2. 해당 파일로 다시 full split 실행
3. 그 뒤에 journal 기록

### Step 4. Journal 기록

정식 manifest 기준으로만 기록한다.

필수 확인:

- `experiment_name == manifest filename stem`
- `train / valid / test` 결과가 모두 존재
- hypothesis / config_delta / verdict가 비어 있지 않음

### Step 5. WFV / Robustness

deploy 후보는 아래를 붙인다.

- walk-forward validation
- robustness matrix
- repaired out-of-time robustness
  - 현재 기준 snapshot은
    [`midlarge-liquid-long-v1-oot-2020-2021`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/data/datasets/snapshots/midlarge-liquid-long-v1-oot-2020-2021/manifest.json)

그리고 tracker에 attach한다.

### Step 6. Leaderboard 갱신

정식 manifest + journal + WFV/robustness attach까지 끝난 뒤에 leaderboard를 본다.

public `SQS` 계산 상세와 디버그 절차는
[`docs/public_sqs_calculation.md`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/docs/public_sqs_calculation.md)
를 본다.

## 6. 세션 종료 전 체크리스트

세션을 끝내기 전에 아래를 확인한다.

1. 오늘 새 winner가 scratch만 있고 repo manifest가 없는가
2. journal에 기록한 실험명이 실제 `configs/experiments/<name>.json`과 대응하는가
3. deploy 후보인데 WFV/robustness attach가 빠진 것이 없는가
4. deploy 후보인데 repaired OOT attach가 빠진 것이 없는가
5. leaderboard 상단 전략 중 repo manifest가 없는 것이 없는가
6. default leaderboard에 named micro manifest가 보이지 않는가
7. 새로 만든 run의 `snapshot_fingerprint.json`에서 manifest mismatch가 없는가

하나라도 `yes`면 세션 종료 전에 정리한다.

## 7. 권장 명령 흐름

### Full Split

```bash
python apps/backtester/run.py \
  --manifest configs/experiments/<experiment>.json \
  --snapshot-dir data/datasets/snapshots \
  --output-root runs/<experiment>_fullsplit
```

### Walk-Forward

```bash
python apps/backtester/run.py \
  --manifest configs/experiments/<experiment>.json \
  --snapshot-dir data/datasets/snapshots \
  --walk-forward \
  --wf-train-days 504 \
  --wf-test-days 63 \
  --wf-step-days 63 \
  --output-root runs/<experiment>_wfv
```

### Robustness Matrix

```bash
python apps/backtester/run.py \
  --manifest configs/experiments/<experiment>.json \
  --snapshot-dir data/datasets/snapshots \
  --robustness-matrix \
  --rm-horizons 21,63,126,252,504 \
  --rm-step-days 21 \
  --output-root runs/<experiment>_rm
```

### Attach Summaries

```bash
python apps/tracker/cli.py attach-wfv \
  --journal-dir journal \
  <experiment_name> \
  --summary runs/<experiment>_wfv/walk_forward/walk_forward_summary.json

python apps/tracker/cli.py attach-robustness \
  --journal-dir journal \
  <experiment_name> \
  --summary runs/<experiment>_rm/robustness_matrix/robustness_matrix_summary.json

python apps/tracker/cli.py attach-oot-robustness \
  --journal-dir journal \
  <experiment_name> \
  --summary runs/<experiment>_oot_rm/robustness_matrix/robustness_matrix_summary.json
```

### Book Overlay Evaluation

single-book manifest를 억지로 섞지 말고, 별도 book을 각각 먼저 고정 기간으로 돌린 뒤
overlay를 따로 평가한다.

1. 같은 기간, 같은 초기 자본으로 각 book의 equity curve를 만든다.
2. [`configs/overlays`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/overlays) 아래 spec에
   regime별 자본 배분을 적는다.
3. [`apps/tools/evaluate_book_overlay.py`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/apps/tools/evaluate_book_overlay.py)로
   overlay equity와 summary를 만든다.
4. full-window spec/summary와 stress-window spec/summary를 모두 만든 뒤
   [`apps/tracker/cli.py`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/apps/tracker/cli.py)
   `record-overlay`로 공식 journal/leaderboard에 등록한다.

주의:

- overlay spec의 `books[].equity_csv`는 **재현 기준 입력**이다.
- 공식 평가와 [`fithia2 paper backtest --overlay`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/apps/paper_trader/cli.py)는
  둘 다 이 frozen curve를 우선 replay해야 한다.
- OOT overlay는 full-window csv를 재사용하면 안 된다.
  `runs/book_overlay_oot_inputs/...`처럼 OOT 전용 book curve를 따로 만든다.
- `regime_source.snapshot_dir`가 explicit snapshot directory라면 evaluator는 그 디렉터리를 그대로 merged load해야 한다.

예시:

```bash
fithia2 paper backtest \
  --config configs/experiments/return_max_long_v6.221.json \
  --config configs/experiments/return_max_long_v6new.54.json \
  --capital 10000 \
  --start 2022-03-03 \
  --end 2026-03-13 \
  --output runs/book_overlay_v1_inputs \
  --no-trades

python apps/tools/evaluate_book_overlay.py \
  --spec configs/overlays/return_book_overlay_v1.json \
  --output-dir runs/return_book_overlay_v1_eval

python apps/tracker/cli.py record-overlay \
  --spec configs/overlays/return_book_overlay_v3.json \
  --summary runs/return_book_overlay_v3_eval/overlay_summary.json \
  --stress-spec configs/overlays/return_book_overlay_v3_oot.json \
  --stress-summary runs/return_book_overlay_v3_oot_eval/overlay_summary.json \
  --hypothesis "Official overlay candidate"
```

## 8. 빠른 무결성 점검

journal entry와 manifest 대응을 확인하려면:

```bash
python - <<'PY'
import json
from pathlib import Path

cfg = Path("configs/experiments")
missing = []
for line in Path("journal/improvement_journal.jsonl").read_text().splitlines():
    if not line.strip():
        continue
    obj = json.loads(line)
    name = obj.get("experiment_name")
    if name and not (cfg / f"{name}.json").exists():
        missing.append(name)

print("missing", len(missing))
for name in missing[-20:]:
    print(name)
PY
```

이 출력은 항상 `0`이어야 한다.

### Snapshot Provenance 점검

run 결과가 journal/leaderboard 숫자와 다르면 아래 두 파일을 먼저 본다.

- `runs/<run_id>/snapshot_manifest.json`
- `runs/<run_id>/snapshot_fingerprint.json`
- 특히 `snapshot_manifest.json`의 `feature_version`, `export_enrichments`, `created_at_utc`를 같이 본다.

핵심 필드:

- `dataset_snapshot_id`
- `source_manifest_path`
- `snapshot_dir_name`
- `manifest_snapshot_id`
- `snapshot_id_matches_manifest`
- `output_dir_matches_manifest`

`snapshot_id_matches_manifest=false` 또는 `output_dir_matches_manifest=false`면
같은 snapshot id 아래 다른 내용이 덮어써졌거나, 잘못 복사된 manifest일 수 있다.
이 상태에서 성능 비교를 계속하면 안 된다.

## 9. 다른 에이전트에게 넘길 때 남겨야 할 것

handoff에는 최소 아래를 포함한다.

- 현재 active baseline manifest 경로
- 현재 raw-return winner와 deploy winner
- 마지막으로 유효했던 개선 축
- 실패한 축 3~5개
- 아직 scratch 상태인 강한 후보가 있으면 그 manifest 경로
- 진행 중인 WFV / robustness 실행 경로

즉, "무엇이 최고였는가"보다 "무엇이 먹혔고 무엇이 죽었는가"를 남겨야 한다.

## 10. 운영 교훈

### 10.1 Disabled Named Micro도 오염이다

manifest에 named micro engine이 남아 있으면 `enabled: false`여도 clean 전략으로 보지 않는다.
실제로 old `v1.10~v1.13`은 disabled named micro가 남아 있었고,
이 때문에 현재 clean replacement로 [`return_max_long_v1.51.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.51.json),
[`return_max_long_v1.52.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.52.json) 을 분리했다.

### 10.2 OOT는 최적화 목표가 아니라 품질 계층이다

`2020~2021` repaired OOT는 점수를 올리기 위한 최적화 목표가 아니라,
현재 전략이 특정 시기 구조에만 맞는지 확인하는 추가 품질 계층이다.
OOT를 보고 규칙을 직접 맞추기 시작하면 그 순간 또 오염된다.

### 10.3 Snapshot 결함부터 의심한다

OOT가 전부 `0 trade`로 보이면 전략 탓만 하지 말고 snapshot 자체를 먼저 점검한다.
실제로 symbol 기반 export에서 `market_cap_proxy`, `exchange_proxy`가 비어 있던 버그가 있었고,
이를 고친 뒤에야 repaired OOT가 의미 있는 비교 지표가 됐다.

### 10.4 Paper Backtest stale 판정은 manifest 나이가 아니라 coverage로 본다

`fithia2 paper backtest`는 snapshot이 오래됐다는 이유만으로 refresh하면 안 된다.
실제로는 기존 snapshot이 충분한 날짜 범위를 이미 덮고 있을 수 있다.

현재 원칙:

- stale 여부는 parquet `event_date` coverage로 판단한다
- snapshot 경로는 `settings.parquet_dir`를 먼저 보고, 없으면 `data/datasets/snapshots`를 본다
- refresh가 실패해도 기존 snapshot이 requested period를 덮으면 그대로 사용한다

즉 "manifest created_at이 오래됐다"는 이유만으로 refresh를 강제하면 안 된다.

### 10.5 Screener 장애 fallback은 local-only여야 한다

snapshot export 중 live screener가 `500`으로 죽을 수 있다.
이때 조용히 다른 remote endpoint로 넘어가면, 시점마다 다른 값이 섞여 재현성이 깨진다.

현재 원칙:

- universe screener가 실패하면 우선 기존 local snapshot metadata를 deterministic하게 재사용한다
- local fallback조차 없으면 export는 그대로 실패시킨다
- 임의의 remote fallback으로 조용히 성공시키지 않는다

즉 장애 대응보다 재현성을 우선한다.

## 11. 현재 상태

문서 작성 시점의 active clean 후보는 아래다.

1. [`return_max_long_v1.51.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.51.json)
2. [`return_max_long_v1.52.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.52.json)
3. [`return_max_long_v1.53.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.53.json)

현재 baseline은 `v1.51`이다.

- full split `+37.9 / +35.3 / +42.7`
- WFV mean `+11.10%`, gap `29.67%`
- repaired OOT positive window rate `48.7%`

최근 실패한 축:

- [`return_max_long_v1.53.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.53.json)
  - raw return은 좋아졌지만 WFV gap/OOT가 나빠져 탈락
- [`return_max_long_v1.55.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.55.json)
  - test는 좋아졌지만 repaired OOT가 크게 악화
- [`return_max_long_v1.56.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.56.json),
  [`return_max_long_v1.57.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.57.json),
  [`return_max_long_v1.58.json`](/Users/yirugi/mycloud/personal/workspace/fithia2/configs/experiments/return_max_long_v1.58.json)
  - general-only 미세조정이었지만 no-op 또는 후퇴

## 12. 현재 예외

현재 문서 작성 시점의 active known exception은 없다.

과거 `v797_v793_epam_rklb_alk_combo` 누락은 이미 역사적 교훈으로만 남기고,
현재 workflow에선 `journal ↔ manifest parity`와 auto-sync 규칙으로 막는다.

## 13. 운영 원칙 요약

- scratch는 빠르게, official은 엄격하게 관리한다.
- journal에 적을 정도면 manifest도 repo에 있어야 한다.
- leaderboard 상단 전략은 반드시 재현 가능해야 한다.
- deploy 후보는 full split만으로 끝내지 않고 WFV/robustness/repaired OOT까지 붙인다.
- named micro는 disabled여도 clean 전략에 남겨두지 않는다.
- 세션 종료 전 `journal ↔ manifest` parity를 확인한다.
- snapshot provenance가 틀리면 점수 논쟁보다 먼저 metadata부터 고친다.